ボールを追いかける車
ビデオ チュートリアル 9 - ボールを追いかけるカー: https://singtown.com/learn/49239/
ビデオ チュートリアル 21 - 他の物体を追いかける車: https://singtown.com/learn/50041/
材料を準備する
OpenMVボードx1:\
3D プリントされた車の床:
- 3.7Vリチウム電池×1：
- TB6612 モータードライバーボード x1:
- ブルズアイホイール x2:
- N20 DC モーター x2 (固定ベースを含む、タイヤを含む):
- M3*20 ネジナット x2:
- M2*4 タッピンねじ x2
回路を接続してモーターをテストする
車のモジュールを書く
まず最初に、なぜモジュールを作成する必要があるのかということに答える必要があります。モーターを直接駆動することは難しくありません。 – この方法ではコードが最も再利用可能であるため、制御ロジックは自動車の構造から独立しています。 さまざまな車に対応するには、車のモジュールを変更するだけです。
car.py
from pyb import Pin, Timer
inverse_left=False #change it to True to inverse left wheel
inverse_right=False #change it to True to inverse right wheel
ain1 = Pin('P0', Pin.OUT_PP)
ain2 = Pin('P1', Pin.OUT_PP)
bin1 = Pin('P2', Pin.OUT_PP)
bin2 = Pin('P3', Pin.OUT_PP)
ain1.low()
ain2.low()
bin1.low()
bin2.low()
pwma = Pin('P7')
pwmb = Pin('P8')
tim = Timer(4, freq=1000)
ch1 = tim.channel(1, Timer.PWM, pin=pwma)
ch2 = tim.channel(2, Timer.PWM, pin=pwmb)
ch1.pulse_width_percent(0)
ch2.pulse_width_percent(0)
def run(left_speed, right_speed):
if inverse_left==True:
left_speed=(-left_speed)
if inverse_right==True:
right_speed=(-right_speed)
if left_speed < 0:
ain1.low()
ain2.high()
else:
ain1.high()
ain2.low()
ch1.pulse_width_percent(int(abs(left_speed)))
if right_speed < 0:
bin1.low()
bin2.high()
else:
bin1.high()
bin2.low()
ch2.pulse_width_percent(int(abs(right_speed)))
上記ファイルを car.py として保存します。 モジュールの使用方法 に従って、car.py を OpenMV に保存します。
IDE でコードをテストします。\ main.py
import car
while True:
car.run(100,100)
車が前に進んでいるかどうかを確認してください。そうでない場合は、2 番目と 3 番目の行の inverse_left と inverse_right を変更して左右の車輪を逆転させ、車が前進していることを確認します。
car.run(left_speed, right_speed) には 2 つのパラメーターがあり、1 つは左の車輪の速度、もう 1 つは右の車輪の速度です。
速度パラメータが正の数値の場合は前進し、負の数値の場合は後進します。0 から 100 までの数値が大きいほど、速度は速くなります。
PIDアルゴリズムの実装
pidアルゴリズムは制御に広く使われているアルゴリズムで、インターネット上に多くの原理が公開されています。\ https://zh.wikipedia.org/wiki/PID コントローラー\ http://baike.baidu.com/link?url=-obQq78Ur4bTeqA10bIniO6y0euQFcWL9WW18vq2hA3fyHN3rt32o79F2WPE7cK0Di9M6904rlHD9ttvVTySIK\ コードはまだ非常に単純ですが、フライト コントロールのソース コードを直接コピーしました。\ https://github.com/wagnerc4/flight_controller/blob/master/pid.py\ ArduPilotのコピーです\ https://github.com/ArduPilot/ardupilot
pid.py
from pyb import millis
from math import pi, isnan
class PID:
_kp = _ki = _kd = _integrator = _imax = 0
_last_error = _last_derivative = _last_t = 0
_RC = 1/(2 * pi * 20)
def __init__(self, p=0, i=0, d=0, imax=0):
self._kp = float(p)
self._ki = float(i)
self._kd = float(d)
self._imax = abs(imax)
self._last_derivative = float('nan')
def get_pid(self, error, scaler):
tnow = millis()
dt = tnow - self._last_t
output = 0
if self._last_t == 0 or dt > 1000:
dt = 0
self.reset_I()
self._last_t = tnow
delta_time = float(dt) / float(1000)
output += error * self._kp
if abs(self._kd) > 0 and dt > 0:
if isnan(self._last_derivative):
derivative = 0
self._last_derivative = 0
else:
derivative = (error - self._last_error) / delta_time
derivative = self._last_derivative + \
((delta_time / (self._RC + delta_time)) * \
(derivative - self._last_derivative))
self._last_error = error
self._last_derivative = derivative
output += self._kd * derivative
output *= scaler
if abs(self._ki) > 0 and dt > 0:
self._integrator += (error * self._ki) * scaler * delta_time
if self._integrator < -self._imax: self._integrator = -self._imax
elif self._integrator > self._imax: self._integrator = self._imax
output += self._integrator
return output
def reset_I(self):
self._integrator = 0
self._last_derivative = float('nan')
また、モジュールの使用法 に従って、pid.py を OpenMV に保存します。
以下を実現するためにパラメータを調整します
主なことは、PI の 2 つのパラメータを調整することです http://blog.csdn.net/zyboy2000/article/details/9418257
# Blob Detection Example
#
# This example shows off how to use the find_blobs function to find color
# blobs in the image. This example in particular looks for dark green objects.
import sensor, image, time
import car
from pid import PID
# You may need to tweak the above settings for tracking green things...
# Select an area in the Framebuffer to copy the color settings.
sensor.reset() # Initialize the camera sensor.
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # use RGB565.
sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) # use QQVGA for speed.
sensor.skip_frames(10) # Let new settings take affect.
sensor.set_auto_whitebal(False) # turn this off.
clock = time.clock() # Tracks FPS.
# For color tracking to work really well you should ideally be in a very, very,
# very, controlled enviroment where the lighting is constant...
green_threshold = (76, 96, -110, -30, 8, 66)
size_threshold = 2000
x_pid = PID(p=0.5, i=1, imax=100)
h_pid = PID(p=0.05, i=0.1, imax=50)
def find_max(blobs):
max_size=0
for blob in blobs:
if blob[2]*blob[3] > max_size:
max_blob=blob
max_size = blob[2]*blob[3]
return max_blob
while(True):
clock.tick() # Track elapsed milliseconds between snapshots().
img = sensor.snapshot() # Take a picture and return the image.
blobs = img.find_blobs([green_threshold])
if blobs:
max_blob = find_max(blobs)
x_error = max_blob[5]-img.width()/2
h_error = max_blob[2]*max_blob[3]-size_threshold
print("x error: ", x_error)
'''
for b in blobs:
# Draw a rect around the blob.
img.draw_rectangle(b[0:4]) # rect
img.draw_cross(b[5], b[6]) # cx, cy
'''
img.draw_rectangle(max_blob[0:4]) # rect
img.draw_cross(max_blob[5], max_blob[6]) # cx, cy
x_output=x_pid.get_pid(x_error,1)
h_output=h_pid.get_pid(h_error,1)
print("h_output",h_output)
car.run(-h_output-x_output,-h_output+x_output)
else:
car.run(18,-18)